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howland 在 想问下佬友们最近A/封号严重吗 中发帖
之前都是通过中转站或者佬们的公益站使用claude的模型,但是特别的不稳定,所以现在在想通过国内visa套壳google pay 订阅20刀的套餐,想问下佬友们 现在还可不可行,还是很容易封号吗?@milerffen 在 与openai斗争7天,法国48team收到退款邮件,分享下退款方法 中发帖
先给出退款思路:凌晨(重点)去openai的聊天窗口发退款申请,不要提封号(重点),大概率会退款了,虽然我是按比例退款,扣了7天的钱,但我能接受了。
[截屏2026-06-26 10.55.32]
自从封号后,在论坛搜了很多关于法国team退款的帖子,有少部分佬友成功,就尝试着按这些方法去退款,但是始终不成功,感觉openai退款完全看脸。这7天每天发邮件给support@openai.com,在openai help center聊天窗口发留言,只收到三次人工回复邮件,内容要么让我去申诉,要么让我等待,多数都石沉大海,未收到任何反馈。直到又刷到一个佬友的退款成功的话题,试了下还是没有用,那佬友说凌晨试试,回复比较快,没想到今天凌晨12点左右发的留言,凌晨2点左右收到退款邮件了。看了邮件回复内容,这openai就是草台班子,这个人工客服完全就没有去核实我的账号封禁状况,看了我最新的留...怀疑论的循环 (@chenchen1996) 在 被大模型的安全机制整烦了,什么请求都是这样不行那样不行,我想到一个方法 中发帖
photoshop用的学习版,有时候有bug,让稍微好点的模型帮我修一下,就开始balabalbala说教,你这个是盗版的,我不能帮你,我把正版地址给你你去买就好了,不管是哪个模型,当然deepseek除外,就是deepseek老修不好 🫠,我异想天开一下哈,如果比如说有某些佬线下同在一个城市,对于本地部署模型又有要求,想要改某些安全机制,是不是就能大家就能集资部署一个服务器出来玩? 当然这种形式也很像各种云厂商了,有的佬会说,这样还不如自己去组服务器自己试试,我只是想到这样一种形式…同样的例子,就像是健身,之前有一群朋友也想众筹自己的铁馆,只给大家一个小圈子里用,大概是这样…主要是用api真是被这种安全机制搞烦了…大家怎么觉得呢Fated 在 发明专利不能依靠ai吗? 中发帖
佬友们,想求证一下,专利机构说AI也属于数据库,只要我写的内容上传到AI工具上(豆包,gpt等)都能被查询到,就不能申请专利保护了。需要回到古法手搓专利吗?xuzhong 在 创建一个自己的skill 中发帖
站内有佬知道怎么建一个属于自己的skill吗,最近用codex来写论文感觉踩了很多坑也积累了很多经验,感觉可以把这些经验做成一个skill方便以后一键使用 ☺@whhhsun26 在 LLM如何简单地说清楚具体是一个什么东西? 中发帖
都说现在ai主要得益于LLM的进步,但是LLM到底是个什么东西,如何简单地跟身边没有计算机基础甚至没有高等数学基础的人讲清楚呢?ChangKx 在 等等党这次真的哭麻了。。。 中发帖
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苹果在昨晚上调了多个产品的价格,古尔曼再次预测成功!!!
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Mac
❗ ❗MacBook Neo 的起售价从 4599 元 ➡ 5499 元;
❗ ❗MacBook Air 的起售价从 8499 元 ➡ 9999 元;
❗ ❗MacBook Pro 的起售价从 13499 元 ➡ 15999 元;
iPad
❗ ❗iPad Pro 的起售价从 8999 元 ➡ 10799 元;
❗ ❗iPad Air 的起售价从 4799 元 ➡ 5999 元;
❗ ❗iPad mini的起售价从3999 元 ➡ 4799元;
❗ ❗iPad 11 的起售价从2999元 ➡ 3799元;
Apple TV
❗ ❗AppleTV 4K(64G)的起售价从 $129 ➡ $199;
❗ ❗AppleTV 4K(128G)的起售价从 $149 ...KX403 在 施舍点claude 吧,现在完全没有公益用了 中发帖
如题,GPT现在降智降的没法用, claude 也没有公益站可以用, 只能发帖来要饭了。各位大佬们, 还有哪些活的公益, 或者提供个 key 给我薅一薅,小弟在这跪拜了 🫡奈念丶 (@sj930211) 在 关于codex今日更新后,占用内存异常的问题 中发帖
先上图
[image]
一开始莫名其妙的电脑变更很卡,突然弹出内存不足,才发现codex占用30G。让它自己找了一下问题,如图
[image]
,有没有其他大佬出现同样的问题呢?目前还没解决方案。mtbdc_dy (@wexiaojiu) 在 或许,是时候也做点上下文生命周期管理 中发帖
做过几个长一点的 Agent 之后,越来越感觉到一件事:上下文的问题,不只是“放什么进去”,还有“什么时候把没用的东西拿出去”。
这几年从 Prompt Engineering 讲到 Context Engineering,Memory、RAG、Tool、History、Plan,这些东西都在往上下文里塞。目标也很清楚,就是让模型在当前这一步看到更有用的信息。
一旦 Agent 跑久了,上下文就会开始变脏。工具调用多了,重试多了,草稿多了,旧结论也还在。它们不一定是错的,只是后面已经用不上了,可还是一直占位置。最后的结果往往不是“模型突然变笨”,而是它被一堆没必要的历史拖着走。
从我个人的视角,更愿意把这件事拆成两半看:
Load:把该放的放进去
Unload:把不该留的拿出去
现在大家基本都在讲 Load。但如果一个 Agent 要长时间跑,Unload 迟早要补上。否则你会...伊利亞 (@eliya) 在 Codex CLI 多API渠道配置教程,丝滑切换不同渠道 中发帖
前言:
本文适用于 Codex CLI 版本,APP版本不知是否适用。
如果对你有帮助请点个赞,谢谢。
1. 编辑 config.toml
nano ~/.codex/config.toml
2. 配置 config.toml
本文仅提供基本配置,同时以两个渠道为例;根据渠道数量自行添加以下模块,一个渠道对应一个:
[model_providers.example1]
name = "example1"
base_url = "https://api.example.com/v1"
wire_api = "responses"
supports_websockets = false
env_key = "EXAMPLE1_API_KEY"
完整配置:
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_re...